今天最值得读的 AI 新闻，来自正在塑造 AI 的实验室、创业公司和研究者。
Hacker News · AI 热帖精选8686Edge0 开源 Edge0-145B 和 Edge0-120B 两个端侧模型，并同时发布统一推理框架与部署工具。官方称 145B 模型可在兼容笔记本上本地运行，峰值内存 29GB、解码速度 80+ tokens/s、预填充 1100+ tokens/s，支持 128K–256K 上下文。
推荐理由: 原文给出端侧 145B 模型的实测内存、速度与多项基准对比，可据此判断本地运行前沿级模型的现实边界。
Hugging Face Blog精选7272Phonon 发布可在本地设备运行的小型 TTS 模型，无需服务器和网络，提供约 65 MB 和 75 MB 两个版本，覆盖英语、法语、德语、西班牙语和葡萄牙语。
推荐理由: 原文交代了端侧 TTS 的模型规格、开源许可与榜单表现，可据此判断小模型在本地语音场景的可用边界。
IT之家 · AI精选7878小米开源轻量级文档理解模型 Xiaomi-OCR-0，参数规模 0.8B，权重与推理代码已上线 Hugging Face 和 GitHub，单一模型覆盖文档解析、关键信息抽取与 OCR 视觉问答三类任务。
推荐理由: 0.8B 参数在 OmniDocBench v1.6 上位列总榜第二，且权重、MCP 服务与 Skill 工具包一并开放，可据此判断小模型做文档解析的边界。
MarkTechPost精选7171据 Hugging Face 博客和 MarkTechPost，每个模型均可在单张 GPU 上微调；文本模型 LFM3-1.7B 为 1.73B 参数、256K 上下文窗口，4-bit 量化下约 1 GB 内存即可运行，可部署在手机、笔记本、私有服务器或云端。MarkTechPost 称免费商用上限为年营收 1000 万美元，完整 128K 上下文需 1.6 GB KV 缓存。IT之家称 LFM-1.7B 参数比上代 LFM2.5-2.6B 减少 35%，性能却更优。
推荐理由: 6 个 2B 级开源模型共享同一骨干，并给出与 Qwen3.5-9B 等竞品的逐项对比，可据此判断小模型在端侧与智能体任务上的位置。
Hugging Face Blog精选7676Liquid AI 发布 LFM3 新一代 Liquid Foundation Models，以 LFM3-1.7B-Base 为共享骨干派生六个 2B 级模型，覆盖文本、视觉、音频、全模态和决策，全部在 Hugging Face 开放权重。
推荐理由: Liquid AI 用同一 2B 级骨干派生六个模态模型，并给出单卡微调与端侧部署路径，可据此判断小模型专用化路线。
The Decoder精选7474AI 初创公司 Recursive 发布首个语言模型 Flint，开发过程中名为 Eureka Machine 的 AI 系统参与提出想法、搭建、测试并规划后续实验。
推荐理由: Recursive 首次公开由自动化研究系统参与开发的模型，读者可据此观察 AI 辅助研发能走到哪一步。
Liquid AI Blog精选7171Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-3B，这是在其前代 LFM2-VL-3B 基础上升级的 3.1B 端侧视觉语言模型，已在 Hugging Face 和 Playground 上线。
推荐理由: 原文给出 28 项基准、端侧与 GPU 吞吐数据，可对照同尺寸竞品判断这颗 3B 视觉模型的实际位置。
Liquid AI Blog精选7171Liquid AI 发布 LFM2.5-2.6B，这是一个完全在设备端运行的智能体模型，可完成规划、工具调用和多步任务，基础版与后训练版均已上线 Hugging Face。
推荐理由: 原文给出端侧智能体模型的完整训练流程与多基准对比，可据此判断小模型在本地跑智能体的实际位置。
